Cómo medir la visibilidad de tu hotel en ChatGPT y Gemini

Las herramientas que usamos a diario en marketing hotelero (Google Analytics, Search Console, Google Ads, los informes del motor de reservas) están pensadas para un mundo de clics y de páginas vistas. Las asistentes de IA funcionan distinto.

• - No hay posiciones fijas. La respuesta cambia según cómo se formule la pregunta, el idioma, la ubicación del viajero e incluso entre dos consultas idénticas.
• - No hay un «ranking» que consultar. No existe un equivalente a mirar en qué puesto sales en Google.
• - La recomendación pesa más que un listado. Cuando una IA cita tu hotel, lo hace con un respaldo implícito que un enlace azul no tiene.

El resultado es una paradoja: es probable que ya estés ganando o perdiendo reservas en este canal sin saberlo.

A esta disciplina se la conoce como GEO (Generative Engine Optimization): el conjunto de acciones que mejoran la probabilidad de que un modelo de IA mencione tu hotel y lo recomiende. Pasa por cuidar la información de tu web, la coherencia de tus datos en fuentes externas, el contenido que responde a las preguntas reales de los viajeros y la reputación del hotel en los sitios que los modelos consultan.

Pero hay un problema previo a cualquier optimización: no se puede mejorar lo que no se mide. Y medir visibilidad en IA no es trivial.

Cualquiera puede abrir ChatGPT, preguntar por su hotel y ver qué sale. El problema es que ese dato vale muy poco:

• - Una sola respuesta no es representativa. Si repites la misma pregunta varias veces, los resultados varían. Hacen falta muchas repeticiones para saber con qué frecuencia aparece realmente un hotel.
• - Importa el contexto. Un viajero alemán que pregunta en alemán desde Múnich no recibe lo mismo que uno británico que pregunta en inglés desde Londres.
• - Hay que comparar modelos. ChatGPT y Gemini no recomiendan igual, y tu hotel puede destacar en uno y ser invisible en el otro.
• - Sin histórico no hay tendencia. Lo que interesa no es una foto, sino saber si estás mejorando tras cada acción.

Para resolver esto hemos creado Argos, la plataforma de monitorización de visibilidad en IA de openROOM. Su nombre viene del gigante de la mitología griega con cien ojos que nunca dormía, y esa es justamente la idea: vigilar de forma sistemática lo que las IAs dicen de tu hotel.

Pero Argos es mucho más que un script que pregunta a un chatbot. Es una solución de Big Data para medir la presencia de tu alojamiento en las respuestas de las inteligencias artificiales: lanza cientos de consultas por establecimiento, valida cada dato con un sistema híbrido de doble validación y relaciona los resultados con muchos otros factores e indicadores para explicar no solo si apareces, sino por qué.

Y no es una solución genérica. Argos ha sido diseñado por el equipo de desarrollo e IA de openROOM y está orientado específicamente a la medición de visibilidad de hoteles y alojamientos. Los indicadores y la forma de gestionar las preguntas y los datos no son los mismos en todos los sectores:esta adaptación específica al sector hospitality es la que nos permite conseguir una mayor fiabilidad en los resultados.

• - Sistema híbrido de doble validación. Cada medición se obtiene por dos vías independientes que se contrastan entre sí: por un lado, consultas a las APIs de diferentes inteligencias artificiales, como ChatGPT y Gemini, con la búsqueda web activada; por otro, casos reales capturados mediante screen scraping de las respuestas que muestran esas mismas IAs a un usuario real. Cuando ambas vías coinciden, el dato es sólido

• - Repeticiones dinámicas para obtener datos fiables. Cada pregunta se repite por modelo y ubicación midiendo índices estadísticos de fiabilidad y de variación, y cada repetición se adapta de forma dinámica en función de los resultados obtenidos. Así, el resultado es una frecuencia de aparición, con un margen de error de 8 puntos porcentuales, y no una anécdota.

• - Análisis de la respuesta. Registramos si tu hotel es mencionado, en qué posición dentro de la recomendación y qué otros hoteles aparecen junto a él.

• - Cruce con otros factores e indicadores. Los resultados no se quedan aislados: se relacionan con muchas otras variables del hotel y de su entorno digital (por ejemplo, su web, su contenido, su reputación o su competencia) para detectar qué influye de verdad en que una IA te recomiende

• - Almacenamiento histórico y seguimiento periódico. Las mediciones se repiten de forma recurrente y se acumulan en una base de datos propia, lo que permite ver la evolución y evaluar el impacto de cada acción.

• - Dashboard dinámico e informes periódicos. El cliente accede a un dashboard dinámico con los datos en tiempo real, claro y sin necesidad de interpretar datos en bruto, y recibe informes mensuales o periódicos basados en un plan de monitorización diseñado por nuestros expertos en marketing e IA.

Argos mide lo que las IAs responden desde fuera, igual que lo haría un viajero. Por eso no depende del motor de reservas ni de la página web del establecimiento: no hay que instalar nada, ni tocar la web, ni dar acceso a ningún sistema.

Funciona igual para un hotel independiente, una cadena, unos apartamentos turísticos, un hostal o una casa rural, con cualquier motor de reservas y con cualquier web, tanto si la ha creado openROOM como si no.

Argos no es solo un termómetro. En openROOM trabajamos la visibilidad en IA de la mano de nuestra experiencia en marketing hotelero, paid media, web y revenue management: los datos de Argos nos dicen dónde está el problema, y nuestro equipo diseña las acciones para corregirlo y vuelve a medir para comprobar que funcionan.

.

Los hoteles que entiendan antes cómo piensan las IAs al recomendar tendrán una ventaja difícil de recuperar para quien llegue tarde. Medir es el primer paso.